from llama_index.core import VectorStoreIndex, Document,Settings
import time
#Settings.llm =DeepSeek
#Settings.embed_model=Doubao
# 定义初始文档内容的列表
initial_texts = [
    "LlamaIndex支持动态插入新文档。",
    "通过insert方法，可以向现有索引添加新的文档。",
]
initial_documents = [Document(text=text) for text in initial_texts]
# 创建一个空的向量索引对象
index = VectorStoreIndex([])
for doc in initial_documents:
    # 向索引中插入文档
    index.insert(doc)
# 获取查询引擎对象
query_engine = index.as_query_engine()
# 使用查询引擎进行问题检索
response = query_engine.query("如何向索引中添加新文档？")
# 打印查询结果
print(f"查询结果: {response}")

response = query_engine.query("白白的国的国王名字叫什么？")
# 打印查询结果
print(f"查询结果: {response}")

# 定义需要追加的新文档内容列表
additional_texts = [
    "白白的国的国王名字叫我很白。",
    "这对于处理实时数据或增量更新非常有用。",
]
additional_documents = [Document(text=text) for text in additional_texts]
for doc in additional_documents:
    # 向索引中插入文档
    index.insert(doc)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("白白的国的国王名字叫什么？")
# 打印查询结果
print(f"查询结果: {response}")
